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河马观澜

今 日 深 读

01

AI 智能体正在淹没公共服务:暴增的申请,是垃圾还是迟到的权利

AI agents are flooding public services with new requests

TechCrunch · Russell Brandom · 中英对照 · 约 8 分钟

ChatGPT 之后,英国住房监察专员收到的投诉翻了近两倍(2600→7000+),美国消保局投诉涨到 5 倍——研究者称之为「智能体泛滥」(agentic flooding)。最有意思的发现是:与被 LLM 垃圾报告淹没的漏洞赏金计划不同,涌向公共服务的新申请「绝大多数来自本有权申领的人」。AI 卸下的「行政负担」,让公共服务第一次看清自己有多难用。

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02

30 个老公司样本:AI 时代,资本到底在为什么付钱

AI时代,资本更不相信「老骥伏枥」?——30个老公司样本的AI资产与估值观察

虎嗅(微信公众号「AI资本观」) · 邵神 · 中文 · 约 22 分钟

百度 AI 驱动业务连续两季占通用业务约一半,市值却比 2022 年末还低;戴尔一句故事没讲,市值两年翻了近 5 倍。这篇万字分析用 30 家中美「老骥」的真实账本,把 AI 资本周期拆成五个问题:旧账本怎么拖住新业务、老资产为何意外变贵、AI 故事的保质期、优质 AI 资产折回母公司要损耗多少,以及最后那记重锤——市场买单的从来不是 AI 增量,而是扣掉算力投入后还能剩多少真金白银。

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03

缩量四连降后的周五:燧原挂牌、油价破百、今晚美国 CPI

2026 年 9 月 10 日 A 股复盘与周五展望综合

公开市场信息综合(财联社、智通财经、潮新闻、华尔街见闻、同花顺) · 河马观澜整理 · 中文 · 约 7 分钟

周四盘面的关键词是「收缩」:成交 1.66 万亿创年内次低、超 4500 股下跌、资金挤进银行股批量新高。隔夜美国 8 月 PPI 超预期点燃加息担忧,美油单日大涨 8% 破百、30 年期美债收益率 5.35% 创 2007 年以来新高,今晨日韩开盘大跌约 3%。今天三件事叠加:燧原挂牌(国产 GPU 四小龙聚首)、中国算力大会廊坊启幕、今晚 20:30 美国 8 月 CPI。

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快 览

  1. 黄仁勋:一块 GPU 850 万美元,明年还要再增 70%(TechCrunch)—— 高盛会议上老黄重申明年营收再增 70%(至约 6800 亿美元);对「循环交易」质疑的回应是:「投 1 美元回来 100 美元,这算循环吗?」
  2. Pocket FM:AI 生产 93% 内容、成本降 80 倍,年化收入翻倍至 5 亿美元(TechCrunch)—— 印度音频平台的账本:留人靠海量供给,12 个月留存率从 44% 提到 76%。
  3. Meta Muse 冲到美区 App Store 第二,但对手 Instinct 已估值 25 亿美元(TechCrunch)—— 9/9 深读的消费级智能体战局开盘:Muse 首发下载 8.3 万,远不及当年 Threads 的 430 万。
  4. Anthropic 公布失控智能体实录:写恶意包很容易,验证码难倒了它(TechCrunch)—— 1022 页思维链里约 150 页卡在「找出不一样的鳄鱼」上;它最后还是成功了。
  5. 领英报告:AI 岗位 Offer 只有 26% 给了女性,AI 公司高管中女性仅 13%(虎嗅)—— 美国 AI 岗位平均年薪 17.7 万美元,是其他岗位的两倍多——风口越大,分蛋糕的性别失衡越扎眼。
  6. 苹果新帅首秀:折叠屏炒到 9 万,6 家机构给出卖出评级(虎嗅)—— 特努斯接棒后的第一场发布会,iPhone Duo 国行最高 26499 元;发布会次日 A 股折叠屏概念股集体下挫。
  7. 「你已不再是地球上最聪明的存在了」(虎嗅)—— Noah Smith 的老虎比喻与「深度去权」推演:这次和爱因斯坦不同——AI 会坐在你的办公桌上,每小时提醒你它比你聪明。
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深读 · 01

AI 智能体正在淹没公共服务:暴增的申请,是垃圾还是迟到的权利

AI agents are flooding public services with new requests

TechCrunch · Russell Brandom · 2026-09-10 · 约 8 分钟 · 原文链接

导读与要点(建议先读原文)
  • 现象:英国住房监察专员投诉从 2022 年的 2600 件增至去年 7000 余件;美国消费者金融保护局(CFPB)同期投诉增至 5 倍;巴西司法申诉、德国议会请愿同步跳涨。
  • 概念:研究者 Chris Schmitz 将其命名为「智能体泛滥」(agentic flooding);下月「AI 伦理与社会」会议论文考察 11 个司法辖区的 84 个潜在案例,完整数据集已公开托管。
  • 曲线:多数案例 2022 年前提交量平稳,此后随 AI 扩散加速攀升,且大多未见放缓——意味着还会涨很多年;论文出于方法论谨慎,未断言 AI 与申请量之间是直接因果。
  • 关键区别:去年漏洞赏金计划被大模型低质量报告淹没(公司被迫逐一甄别、空耗资源);公共服务的新申请却「绝大多数是本有权申领的人,去申领那项东西」——过去不是不想申,是被「行政负担」劝退了。
  • 张力与主张:公共服务面临「同样预算、5 倍申请人」的处境;施米茨主张把危机当机会,为 AI 时代重造服务流程——「任何用 ChatGPT 报过税的人都知道,好版本是存在的」。
  • 批判性阅读:乐观的「重造论」是研究者一家之言;数据以相关性证据为主;对中国读者而言,公共服务数字化程度与申诉文化差异较大,直接外推需谨慎。
As AI makes it easier to fill forms and file complaints, public services around the world are seeing enormous jumps in applications and other requests.
随着 AI 让填表和提交投诉变得前所未有地容易,世界各地的公共服务正在迎来申请与其他请求的暴涨。
In the United Kingdom, complaints to the housing ombudsman more than doubled since the introduction of ChatGPT, rising from 2,600 in 2022 to just over 7,000 last year. The United States' Consumer Financial Protection Bureau (CFPB) saw 5x growth in complaints over the same period. There were similar jumps in Brazilian judicial petitions and German parliamentary petitions.
在英国,自 ChatGPT 问世以来,住房监察专员(housing ombudsman)收到的投诉增加了一倍多,从 2022 年的 2600 件升至去年的 7000 余件。同期,美国消费者金融保护局(CFPB)的投诉量增长到原来的 5 倍。巴西的司法申诉和德国的议会请愿也出现了类似的跳涨。
Researcher Chris Schmitz is tracking this rise as part of a broader trend he called "agentic flooding."
研究者克里斯·施米茨(Chris Schmitz)正在追踪这一涨势,并将其归入一个更宏大的趋势——他称之为「智能体泛滥」(agentic flooding)。
In a paper set to be presented next month at the AI Ethics and Society conference, he looks at 84 different cases of potential flooding across 11 jurisdictions, finding broad evidence that AI tools are changing the way people interact with public services.
在一篇将于下月在「AI 伦理与社会」会议(AI Ethics and Society conference)上宣读的论文中,他考察了 11 个司法管辖区的 84 个潜在「泛滥」案例,发现了广泛的证据:AI 工具正在改变人们与公共服务互动的方式。
The harder question is what to do in response. While some of the new filings are clearly adversarial, others are the result of legitimate applicants using AI to file claims that would otherwise be abandoned. While some might see the new applications as AI-generated spam, Schmitz sees it as a rare opportunity to remake social services for the AI era.
更难的问题是如何应对。这些新增申请中,有些明显是恶意的对抗性行为,但也有许多是正当申请人借助 AI 提交的、原本会被放弃的诉求。有人可能把这些新申请看作 AI 生成的垃圾信息,施米茨却把它视为一个难得的机会——为 AI 时代重造社会服务。
Schmitz looked at services ranging from welfare applications to official judicial appeals, but they all have online services that could be accessed by an AI assistant. (The full dataset is hosted online, for reference.) For methodological reasons, Schmitz's paper stops short of saying AI is directly causing the surge of new applicants. But most of the 84 cases follow the same basic arc, where submissions were roughly flat before 2022, then rose at increasing speed as AI technology diffuses. Crucially, most cases have not seen that growth slow down, suggesting it will likely keep rising for years to come.
施米茨考察的服务从福利申请到正式司法上诉不等,它们的共同点是都有可供 AI 助手访问的在线入口(完整数据集已公开上网,供查阅)。出于方法论上的谨慎,论文并未断言 AI 直接造成了申请人的激增。但在 84 个案例中,大多数都遵循同一条基本曲线:2022 年之前提交量大体平稳,此后随着 AI 技术的扩散,以越来越快的速度攀升。关键在于,大多数案例的增速至今没有放缓迹象——这意味着这场上涨很可能还会持续多年。
For Schmitz, it's easy to see how the increasing skills and availability of AI would drive increased usage.
在施米茨看来,AI 能力与可得性的不断提升会推高使用量,这一点不难理解。
"People are finding out that this is something one can do, and incrementally, it is just getting easier to do it … before it might have been a question of a lot of dragging context together and prompting ChatGPT 3.5 very precisely, it may now be a question of just pasting or taking a photo of a letter with your Claude app and getting a pretty good response in one shot," he said.
「人们发现这事原来可以这么做,而且做起来正变得越来越容易……以前可能要费劲地把各种背景材料拼到一起、极其精确地去提示 ChatGPT 3.5,现在可能只需要用 Claude 应用把一封信粘贴进去、或者拍张照,一步就能得到相当不错的回应。」他说。
The jump in volume is similar to what many bug-bounty services also experienced last year, as companies found their inboxes flooded with low-quality reports generated by LLMs. The reports rarely contained significant security issues, but companies were still obligated to vet the reports as they came in, presenting a significant drain on resources. It's easy to imagine public services facing a similar problem, as they manage 5x more applicants with the same budget.
这种申请量的跳升,与许多漏洞赏金(bug-bounty)服务去年的遭遇如出一辙——各大公司发现自家收件箱被大模型生成的低质量报告淹没。这些报告极少包含重大的安全问题,但公司仍有义务对源源而来的报告逐一甄别,对资源形成了显著消耗。不难想象公共服务会面临同样的困境:预算原封不动,要处理的申请人却变成了原来的 5 倍。
But where the bug bounty programs were flooded with worthless submissions, Schmitz says most of the new applications to public services are coming from real people with legitimate claims.
不过,与被无价值提交淹没的漏洞赏金计划不同,施米茨说,涌向公共服务的新申请大多来自有正当诉求的真实的人。
"The vast majority of cases we find are people who are entitled to claim for something, claiming for that thing," he told TechCrunch.
「我们发现,绝大多数案例都是本有权申领某项东西的人,去申领了那项东西。」他告诉 TechCrunch。
If those people weren't claiming the benefits before, it may have been because the work of applying was too forbidding — something known in the policy world as administrative burden. Now that AI can lift that burden, it could be an opportunity to remake many of these services in a more AI-friendly way.
如果这些人过去没有去申领福利,原因可能是申请的过程太过令人生畏——这在政策界有个专门的说法,叫「行政负担」(administrative burden)。如今 AI 可以卸下这副担子,这或许正是一个契机,让许多公共服务以对 AI 更友好的方式重新设计。
It's a major task, which we mostly haven't begun to tackle, but Schmitz sees it as reason for optimism.
这是一项浩大的工程,我们大多还没有开始着手,但施米茨认为,这正是乐观的理由。
"A big part of making AI go well is being able to detail out what the good version of things looks like. And anyone who's ever used ChatGPT to do the tax return knows that there's a good version here where you're being helped," Schmitz says. "This could be the moment to say, 'we need to rethink pretty much everything about how this process looks.'"
「让 AI 走向良性的一大关键,是能具体描绘出『好版本』到底长什么样。任何用 ChatGPT 报过税的人都知道,确实存在一个『你在被帮助』的好版本。」施米茨说,「此刻我们或许可以说:『这门流程的几乎每一个环节,都需要重新想过一遍。』」

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深读 · 02

30 个老公司样本:AI 时代,资本到底在为什么付钱

AI时代,资本更不相信「老骥伏枥」?——30个老公司样本的AI资产与估值观察

虎嗅(微信公众号「AI资本观」) · 邵神 · 2026-09-10 · 约 22 分钟 · 原文链接

导读与要点(建议先读原文)
  • 问题意识:2025 年百度核心 AI 驱动业务收入约 400 亿元(+48%),2026 年 Q1/Q2 占通用业务 52%/50%,市值却从 2022 年末约 395 亿美元降至 9 月初约 310 亿;商汤生成式 AI 已是第一大业务、市值较高点跌超八成——新业务长得再快,也难摆脱旧账本。
  • 反面样本:戴尔市值 600 亿→约 3500 亿美元(FY2027 Q2 AI 服务器积压订单 950 亿)、闪迪 70 亿→2300 亿、思科/维谛/GE Vernova 同步重估——框架是「稀缺迁移」:数字世界狂飙撞上物理世界刚性,资本永远追着系统里最难扩的那一层流动。
  • 保质期:「AI 故事」的保质期=从拿到新身份到交出真财务数据的时间差。惠普 AI PC 渗透率 44%、Zoom 虚拟智能体客户数 +256%,市值都纹丝不动——「渗透率」「调用量」是体验卡,换不来利润率就均值回归。
  • 分拆账:昆仑芯寻求约 500 亿美元上市估值(高于百度母公司市值)、小鹏机器人投后 63 亿美元、商汤曦望约 200 亿元——把 AI 资产单独定价的冲动,与价值折回母公司时的持股、稀释与变现损耗。
  • 体内账:腾讯 Q2 资本开支飙至 528 亿元、自由现金流一度转负;阿里单季资本开支近 677 亿元、8 月配售 800 亿港元摊薄 3.57%——留在体内顺着旧机器赚新钱,代价是现金流与股东摊薄。
  • 结论与批判:能力让公司上桌,Power 决定价值最后能不能留下。作者为公众号「AI资本观」分析框架,30 家样本系定向选取而非严格抽样,市值对照不构成 AI 单一因果,估值结论宜作框架参考而非操作依据。

Source:微信公众号「AI资本观」作者:邵神(虎嗅转载)

晚点Auto最近发了一篇很有意思的稿子:《「我们不是汽车公司」——296家汽车产业公司的年报改写运动》。他们扫了296家汽车产业公司、近8000份材料和大约23万条投资者问答,想看这轮AI到底怎么改变汽车公司的资本叙事。读下来感觉是:机器人、Physical AI、数据中心,正在越来越频繁地进入一家家传统车企和供应链公司的新故事,问题是资本市场好像并没太买账。

这让我又想起百度。这家曾经最早押注AI、目前AI驱动业务已经连续两个季度占百度通用业务约一半的「全栈AI公司」,好像不太被算成AI资本时代的优质资产。对比之下,这几年新成立的具身智能、AI初创企业等,融资额、估值一个比一个惊人。AI时代,资本好像不喜欢老公司?

好像没那么简单。想想「AI四小龙」的商汤,生成式AI已经占到主要收入,芯片业务曦望仍然拆出去独立发展——在今天的资本语境里似乎也被归进了「老阵营」。要知道,论AI的起跑时间和投入规模,百度和商汤都算得上真正的「老骥伏枥」,但估值锚似乎都被卡死了。再看这两百多家改写年报的汽车公司(有些纯是往新叙事上凑好嘛),就很明显了……一轮技术革命来了,有些成熟公司最怕的往往不是自己不会做新东西,而是市场已经习惯把自己当成旧东西。于是大家都在努力证明:我还有下一程。

可另一边,还有一些「老公司」可没怎么证明自己,却早焕发新春了。比如戴尔,还是在卖服务器,闪迪(SanDisk)还是做NAND闪存,还有英特尔、思科……AI基础设施一扩张,订单和收入却先动了起来,股价大幅上涨。这些事情其实不是同一件事,但放到一起想反而有意思。只用「资本喜新厌旧」解释,好像不够。所以,AI时代,资本到底在为什么付钱?

这个问题,其实可以分为几个问题,一层层往下看:第一,成熟公司为什么很难摆脱旧价格?第二,什么情况下,老的资产可能因为AI重新变贵?仅仅是命好?第三,一个新的AI故事,究竟能先换来多少钱?这个可以用来观察大中华区资本市场的「老骥」们这么喜欢换皮、重新叙事做市值管理的实际效果。第四,一块很值钱的AI资产,究竟怎样变成母公司的价值?第五,才是真正落位一环:什么样的AI价值让市场买单——这是今天除了AI Native公司外,几乎所有规模以上公司都在面对、回答的问题。我能想到一系列名字,今年都明显看到了它们的变化和纠结,光互联网公司名单就有滴滴、美团、小红书、贝壳、携程、快手……那是更深入可以聊的了,今天先打住。

我们定向选取了30家中美市场的头部「老骥」标的来做基础分析,这几个问题可以一个个看。

新业务长得再快,也难摆脱「旧账本」

这里还是先看看百度。2025年,百度核心AI驱动业务(Baidu Core AI-powered Business)全年收入约400亿元,同比增长48%,占百度通用业务(Baidu General Business)约39%。这是百度新增的一套内部管理口径,并不是单独审计的业务分部。到2026年,一季度这项AI驱动业务收入136亿元,占通用业务52%;二季度为125亿元,占50%。连续两个季度,AI驱动业务已经占到通用业务的一半左右。不过,二季度AI驱动业务环比下降8%;同期百度通用业务同比下降4%。这个占比既有AI业务这几年持续增长的结果,也有传统业务(Legacy Business)明显收缩后分母变小的原因。

然后,2022年末,百度市值大约395亿美元;到2026年9月9日,约310亿美元。如果只看业务结构,今天再把百度简单归成一家搜索广告公司已经不准确;如果只看资本市场,又很难说它已经按一家全新的AI公司完成了定价。是的,它正卡在两者之间。这不能简单归咎于资本不认AI,它太认了。而且对百度而言,搜索广告、利润、资本开支、中国互联网资产整体估值变化,都是估值重要因素。问题在于,投资者面对百度时,不可能把过去十几年的账放到一边:搜索广告还在下滑,AI云扩张又面临巨额资本开支。这些旧日重力,并没有因为AI业务占比过半而凭空消失。

2026年5月,哈佛商学院发布了一篇论文:《生成式AI与超级公司效应》(Generative AI and the Superstar Firm Effect),主要研究ChatGPT之后上市公司表现。他们发现,市场并不是笼统奖励「大公司用AI」。真正拉开差距的,是那些能让AI附着在既有专有数据和业务壁垒上的公司。而且这种市场溢价到两年后还在扩大,经营端更清楚的盈利改善则到第二个财年才出现。从这个角度看,AI不是把旧优势一笔勾销,而是要先找到可以附着的东西。这些积累越深,模型越有机会进入业务,变成生产力。但百度的两难也正在这里:它的AI确实附着在了搜索、广告和云上,然而传统搜索基本盘的放缓与AI商业化的利润率尚未完全拉齐。专有数据和组织能力让它拿到了AI的入场券,却还没能把新优势变成一张足够性感的新报表——旧资产到底算底牌还是包袱,取决于它是在托举新业务,还是在同一张账本里互相抵消。

商汤也呈现出一个相似的估值切面。过去两年里,它的生成式AI业务放量极快,收入占比迅速跨过50%,取代传统视觉成为绝对的第一大业务。但这个数字背后,同样伴随着智慧城市等传统业务的大幅收缩与重组,整体营收体量并没有因为大模型的火热而拉出明显断层。而在资本市场上,商汤的市值目前徘徊在600亿港元上下,相比上市之初超过3000亿港元的高位跌去了大半。如果单看产品和技术,它已经切换到了生成式AI的赛道;2026年上半年,商汤甚至已经首次实现上市以来的IFRS盈利,但似乎资本市场在为它定价时,依然习惯性地扣着旧账本的折价。

到这里,我们可以初步得出一个判断:旧资产到底是优势还是包袱,要看新技术来了以后,它还在不在价值链里。一家上市公司多年形成的估值方式却没那么容易推倒,新业务可以在一年里长得很快,过去的收入、成本和风险还在同一张报表里。很多时候市场已经知道该怎么给你算账了。

老资产重新变贵,真的只是「命好」?

百度、商汤的境遇代表了一大批成熟的软件与互联网巨头:受制于旧基本盘的惯性,新业务增速再快,资本依然习惯按旧账本来保守定价。而另一边,戴尔、思科、闪迪这些同样「老牌」的硬件公司,局面完全不同。它们压根没换新身份,甚至连叙事都没怎么改,订单和股价却被推着一路狂飙。

2024年初,戴尔的市值还在600亿美元上下徘徊。到2026年9月,由于AI服务器的强劲需求和积压订单的确定性,它的最新市值已经一路飙升至3500亿美元左右。当然背后是硬数字:戴尔2027财年二季度拿到的AI服务器订单达到609亿美元,确认AI服务器收入164亿美元,期末积压订单已经到了950亿美元。闪迪更夸张。2025年初从西部数据(Western Digital)分拆、重新成为独立上市公司时,闪迪估值大概只有70亿美元左右。短短一年半过去,受惠于AI大规模应用带来的企业级大容量存储需求激增以及长单模式(Multi-year agreements),闪迪的最新市值已经冲破2300亿美元。它做的仍然是闪存,只是训练、推理和越来越大的数据管线,正在改变客户需要多少存储、以什么速度读写。

在更底层的网络、供电和散热环节,这种「老资产重新变贵」的逻辑同样直白干脆:老牌网络设备巨头思科,2024年初市值还在2300亿美元左右,今天已经轻松站上4300亿美元;底层电力与冷却环节的维谛技术(Vertiv),手握150亿美元的积压订单,市值从2024年初的400多亿美元直接飙升至今天的1100亿美元上方;主营电网设备的通用电气维诺瓦(GE Vernova)市值也从2024年底约900亿美元升至目前2500亿美元左右。它们无需换一个新身份。AI需求把这些成熟业务重新推到了新位置上,订单改善与资本重估也几乎同时出现。

所以只是「命好」嘛?其实是数字世界的狂飙,重重撞上了物理世界的刚性墙壁。当大家把目光都盯在最前沿、最昂贵的GPU上时,往往忽略了一个常识:AI跑在极度沉重的物理基础设施上。一座数据中心里,网络设备、电源或冷却系统占总投资的比例可能非常低。但如果网络堵塞让GPU跑不满,或者变压器迟迟不能到位,几万美金一块的算力芯片就是一堆昂贵的废铁。在这种「木桶效应」下,一项原本不起眼的老旧资产,瞬间拥有了极高的边际定价权。

这就是我们在观察这轮AI浪潮时的一个核心框架:AI资本周期的「稀缺迁移」。物理世界最大的麻烦在于「慢」。交换芯片可以扩产,大模型可以几个月迭代一版,但工厂扩建、设备制造和工程交付却需要漫长的周期。当AI的需求被骤然放大,这些原本供应充足的成熟产品,瞬间成了卡死整个系统扩张的致命瓶颈。资本就像水,它永远追着当前系统里最紧缺的那一块流。这不是一条严格按时间排队的链条,但你会反复看到同一种现象:服务器交付会卡,网络会卡GPU利用率,数据管线膨胀以后存储会卡,再往物理世界走,电力和散热同样会卡。哪一层最难扩、最难替代,资本和利润就更容易向哪一层迁移。(注:不同约束大量重叠,不是严格的时间顺序。)弄清楚这条稀缺迁移链条,不管是分析产业还是投资,都有了一根主轴。

一项资产是不是「旧」,其实没有那么重要。它在新的需求规模下够不够用,替代需要多久,会不会影响整个系统继续运转,才决定了它此刻的位置。商业史一个个例子告诉我们:新技术创造出来的商业价值,并不会天然全部留在发明新技术的人手里。制造、渠道、客户关系、基础设施这些配套能力,如果很难替代,也可能拿走其中一部分价值。今天的AI同样离不开这样一整套能力——所以除了英伟达、谷歌、微软、亚马逊以及OpenAI、Anthropic这些巨无霸,这波AI浪潮的分蛋糕玩家还可以很多。

但绝不只是靠运气。面对骤增的极大功率供电、极高密度散热,或是极其复杂的万卡集群交付网络,普通玩家根本无法在短时间内补齐工程能力。这些老牌巨头能稳稳接住这波「泼天的富贵」,底色依然是极其深厚的产业基本功与前瞻储备。机会确实是由时代砸下的,但能把它变成实打实的高额长单,靠的是它们在自己这一亩三分地里,做得比任何同行都扎实。而且,重新短缺也不等于永久优势。资本会扩产,客户会寻找第二供应商,技术路线也会变化。今天因为供不应求获得的订单和价格,本身就在吸引更多钱来增加供给。资本追逐稀缺,也可能亲手消灭这块稀缺。资本追逐的是下一块稀缺。

为「AI故事」付的溢价,保质期有多长

底层硬件靠卡脖子赚到了真金白银,而在另一端,更多的软件与传统产业公司,选择先「加入AI」。比如那296家汽车产业公司,不止是「蹭AI」。机器人、Physical AI、数据中心进入资本叙事,并不奇怪。公司本来就需要不断告诉投资人,未来的增长可能来自哪里。但同样一句「我们正在进入AI」:有的还只是战略方向,有的已经开始出现客户和订单,有的则能把新业务收入单独拿出来说。因为公司可以先改变自己希望资本怎样理解它,经营结果则往往慢得多。市场也当然不会等到最后一种状态才开始定价,身份本身就能改变注意力,而注意力会进入价格。尤其在大A股,一个关联概念就能起飞,尤其是很多优质资产碰不到只能买概念股、板块股的时候。

这也很正常,投资就是买未来。一家公司第一次把自己放进一个新的市场,投资人会重新想象它的增长空间、竞争对手,甚至重新找一组可比公司。原来只需要讨论汽车零部件、PC或者会议软件,突然还可以讨论机器人、端侧AI和智能体。哪怕眼下收入很小,这种「多了一种可能性」也可能值钱。互联网泡沫时期就出现过一个很有意思的现象。一些上市公司只是把名字加上「.com」,短期内也能获得明显的市场奖励,股价飙升。资本并不是看到收入以后才开始想象未来。

但想象力是有严格限期的。「AI故事」的保质期,恰恰就等于从「获得新身份」到「交出真财务数据」之间的那个时间差。当一家公司刚刚贴上AI标签时,时钟就开始倒数了。在这段保质期内,资本其实是有耐心的,它允许你先用一些「中间指标」来证明自己。比如卖硬件的,可以先交出「渗透率」:告诉市场,今年出货的设备里已经有40%带上了AI芯片;做软件服务的,可以先交出「调用量」:向市场证明,客户使用虚拟智能体的频率翻了两倍。只要这些业务指标在涨,原来的估值泡沫就能继续撑住。但「中间指标」终究只是一张体验卡,它总有到期的一天。当两三个季度的财报发完,保质期的终点可能就到了。

同样是卖老本行硬件,做AI服务器的戴尔市值两年翻了近5倍;但做AI PC的惠普(HP),哪怕在财报里高调宣布AI PC已经占到出货量的44%,其市值在过去两年里却始终在300多亿美元上下停滞不前,几乎没有享受到一丁点「AI溢价」。为什么?因为这44%只是一个渗透率。惠普没能证明,这些打上AI标签的电脑到底有没有卖得更贵,或者拉高了整体利润。事实上,它当季的整体出货量甚至还在下降。

软件端也是一样的残酷。比如Zoom,它在最近一个季度骄傲地宣布,使用虚拟智能体的客户数同比暴增了256%,这是极其亮眼的「调用量」。但在资本市场上,Zoom的市值依然只有不到300亿美元,基本横盘震荡,距离当年一度突破1600亿美元的纪录遥不可及,甚至连一场像样的「AI反弹」都没有。往下多看一眼就会发现:在AI高频试用的同时,Zoom当季的总收入仅仅增长了4.9%。一个AI功能被高频试用,如果不能拉动整家公司的总营收ARR飙升,那它最终只不过是一个为了防止客户流失、不得不「白送」的基础配置。市场最初可以奖励一个好故事,这也是市值管理的一项关键基础。但故事的保质期,只到投资人打开利润表和现金流量表的那一天为止。如果「渗透率」和「调用量」换不来真金白银的利润率,最初透支的那部分期待,就会迎来均值回归,甚至反噬。

一块值钱的AI资产,怎么变成母公司的价值

从故事溢价保质期这个角度,是不是可以多一点能理解百度和商汤今天的境遇了?但它们的情况还要更复杂。对它们而言,新AI业务不是故事,收入和资产也是真的,甚至已经足够值钱,可它长在一家更大的成熟公司里面。资本怎么单独给它一个价格?最容易想到的就是分拆。

2026年初,百度公告称已经正式启动昆仑芯赴港分拆上市。据媒体报道,昆仑芯曾寻求约500亿美元的上市估值。这个数字如果单独摆出来,甚至比百度母公司现在三百多亿美元的市值还高。这看上去有点违反常识。难道说还拥有约2800亿元现金及投资(公司口径)以及部分优质资产的百度,现在的资本估值是负数?当然不是。百度母公司的市值则是每天在公开市场成交出来的价格,里面装着搜索、广告、云、现金、资本开支和其他业务的全部预期。资本市场早就有一整套办法给集团里的不同资产单独算账。市场当然会提前给百度持有的昆仑芯权益估值,可这部分价值仍要和百度其他业务、资本需求和风险一起折回母公司的价格里。以后昆仑芯如果真的赚到利润、产生现金,或者百度出售部分股份,价值传到母公司的路径才会更清楚。

昆仑芯的500亿还没落地,小鹏的机器人和商汤的曦望则提供了更真实的估值对照。今年8月,小鹏机器人宣布首轮独立融资安排,签约金额超过9亿美元,投后估值超过63亿美元。其中约6亿美元来自外部投资者,其余由小鹏集团及管理层相关主体认购。这9亿多美元融资是给机器人业务继续发展的资金,用来支持IRON量产、Physical AI模型研发和全球商业化。投资人拿到的是机器人公司的新权益,不是替小鹏汽车的老股东买单。同样的,主打推理芯片的曦望原来属于商汤的大芯片部门,拆分以后连续引入外部资本。到2026年8月一轮融资后,公开报道给出的投后估值已经约200亿元。但对商汤来说,持股比例和权益同样也因为分拆,重新反映到了自身估值框架。

难道,母公司拥有的优质AI资产,只能分拆才能更有价值吗?腾讯没有把AI单独拿出来算。2026年二季度,腾讯收入约2048亿元,同比增长11%;营销服务收入约436亿元,同比增长22%。公司在解释这块增长时,明确提到AI驱动的广告推荐和投放效率提升。微信的流量、社交关系、内容分发、广告主和广告系统,本来就在那里。推荐模型和广告模型变得更好,如果匹配更准、转化更高,钱还是从原来那台广告机器里出来。广告主也不会因为一项能力叫AI就单独付一笔钱,它们付的是更好的投放结果。AI没有另外造出一家「腾讯AI公司」,却可能让旧生意多赚一些钱。这当然也有资本单价:2026年Q2腾讯的资本开支飙升至528亿元,巨额的算力预付款甚至一度让当期的自由现金流转负。

阿里也是。2026年6月季度,阿里AI云与算力服务收入达到484.37亿元,这一分部总收入和外部客户收入同比都增长45%;其中AI相关产品收入123.76亿元,已经连续第12个季度三位数增长。同期云分部调整后EBITA利润率提高到12%。阿里原来就有一大批云客户。企业本来就在向它购买计算、存储、数据库和其他IT基础设施。现在增加模型服务、AI算力、推理和智能体,很多时候不需要重新找一群客户,也不需要重新发明一种收费方式。AI进入的是原来的云客户、合同和账单。但另一面,是阿里单季高达近677亿元的巨额资本开支;为了持续给这台AI机器扩容,阿里甚至在8月份专门配售募资了约800亿港元,让现有股东实打实地承担了约3.57%的股权稀释。要么像昆仑芯、小鹏机器人那样,把AI资产单独拿出来融资和定价,母公司股东最终能拿到多少,要看持股、稀释和后续变现路径;要么像腾讯、阿里那样留在体内,顺着原来的商业机器赚新钱,但同时承担巨额资本开支对现金流的压力。

AI时代,市场到底在为什么付钱

到这里,我们其实已经顺着开头的思路,把这轮AI资本周期的几个切面都看了一遍。我们看到了旧账本是怎么把新业务的估值拖拽在地上,物理世界的硬刚性又是怎么阴差阳错地把老部件逼成了最赚钱的短板;还有了资本给一个AI新故事到底留了多长的保质期,以及一块真正优质的AI资产在折算回母公司时,要经历多少现实的损耗。为了把这些现象看得更具象一点,我们定向选取了30家中美市场的头部「老骥」标的(涵盖了底层基础设施、云平台、传统硬件和软件服务,以及少数具身智能、AI应用公司,并特意避开了OpenAI、Anthropic以及智谱、Minimax这种还在剧烈变化的「新马」样本),把他们的真实账本和市值起伏大致摊开,尝试做一个问题收束:AI时代,资本究竟如何看「老骥」?(注:A定向样本;市值/估值变化不等同于AI单一因果。)

我们尝试收拢后的初步结论是:能力让公司上桌,Power决定价值最后能不能留下。这里说的Power,绝不仅仅是多塞进几个AI功能。它更接近于一种现实的商业考量:当AI能力越来越普及、甚至变成一种基础设施时,整个价值链条里,到底还有哪一层离不开你?这种难被替代的位置,能不能最终变成公司实打实的利润和现金流?就像如今越来越大的那些巨额资本开支一样,AI在增强旧商业机器的同时,也在持续抬高这桌牌局的底注。资本市场愿意持续买单的,从来不只是AI带来了多少业务增量,而是在扣除掉高昂的算力投入和转型成本后,最后到底还能剩下多少真金白银。

写到这里,「公司老不老」这件事,也就不太像一个年龄问题了。过去几十年攒下来的客户、渠道、物理设备和复杂工作流,在被这轮AI技术重构时,命运截然不同:有些阴差阳错成了最稀缺的瓶颈(比如戴尔、维谛);有些顺势变成了AI变现的最佳入口(比如微软、谷歌);也有一些,正面临着被AI彻底削薄的风险(30家样本外还有更多「传统」公司,待细分观察)。资本不在乎马龄。它在乎的是,你的老本钱,还能不能变成新的Power。

关键来源与口径说明

晚点LatePost/晚点Auto,2026-08-28,《「我们不是汽车公司」——296家汽车产业公司的年报改写运动》:296家公司、近8000份材料、近23万条互动问答的来源。Baidu FY2025、Q1 2026、Q2 2026业绩公告:Baidu Core AI-powered Business及General Business数据;该AI业务口径来自公司内部管理账,并非单独审计分部;百度市值采用第三方市场数据的日期快照,只用于描述同期资本结果方向,不把市值变化归因于AI单一因素。Chen、Chintha、Srinivasan,Harvard Business School Working Paper 26-083,2026-05,《Generative AI and the Superstar Firm Effect》:超级公司、无形资产/数据资产与第二财年经营改善等研究依据。Dell FY2027 Q2、Broadcom FY2026 Q3、SanDisk FY2026、Vertiv 2025 Q4、GE Vernova 2026 Q2官方业绩材料:第二节AI基础设施订单、收入与积压订单数据。百度2026-01-01昆仑芯拟分拆公告;Reuters 2026-06-28转述The Information关于约500亿美元IPO目标估值的报道。XPeng 2026-08-24监管公告/6-K:机器人融资为条件性认购安排。腾讯2026 Q2官方业绩材料:营销服务收入、AI广告推荐/投放效率、资本开支、自由现金流及算力采购预付款口径。阿里巴巴2026年6月季度业绩公告/SEC 6-K,以及2026-08-26新股配售公告:AI云与算力分部、AI产品收入、资本开支及800亿港元配售用途和3.57%摊薄口径。

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深读 · 03

缩量四连降后的周五:燧原挂牌、油价破百、今晚美国 CPI

2026 年 9 月 10 日 A 股复盘与周五展望综合

公开市场信息综合(财联社、智通财经、潮新闻、华尔街见闻、同花顺) · 河马观澜整理 · 2026-09-10 · 约 7 分钟 · 原文链接

导读与要点(建议先读原文)
  • 指数与量能:沪指 -0.43% 收 3934.40,深成指 -0.77%,创业板指 -0.49%;沪深京成交约 1.66 万亿、较前日缩量逾 2100 亿、量能四连降创年内次低;全市场超 4500 股下跌,35 股涨停、封板率 61%。
  • 结构:防御与涨价双主线——42 家上市银行全线收红,南京、杭州、江苏、成都银行与中信银行创历史新高;电子布-覆铜板涨价链(再升科技等涨停)与电力(算电协同)活跃;农业退潮,中粮糖业、海南橡胶跌停;宇树科技盘中跌破 500 元,较上市首日开盘峰值回撤约 55%。
  • 隔夜美股(9/10):道指 -0.60%、标普 -0.58%、纳指 -0.65%,费半 -2.66%,存储领跌(美光、西数、闪迪跌 4-5%);8 月 PPI 同比 5.4% 超预期,市场对 9 月加息定价约七成、10 月续加预期升温;10 年期美债 4.85% 上方,30 年期升至 5.35%、创 2007 年 6 月以来新高。
  • 商品与地缘:WTI 单日 +8.2% 盘中破 100 美元,布油站上 101-105 美元区间;美伊袭船冲突延续,美媒称万斯、鲁比奥私下警告冲突或拖至 2029 年;黄金 -1.9%、白银 -5.5%;今晨 KOSPI 开盘 -3.3%、日经 -2.96%,三星电子、SK 海力士、软银齐跌超 3%。
  • 燧原今日挂牌:发行价 142.18 元、募资 61.4 亿元、发行市值约 612 亿元,静态市销率 61.8 倍低于行业均值 93.51 倍;中签率 0.0245% 为三家 GPU 新股中最低、网上申购超 6100 倍,腾讯战略配售 2.48 亿元。参照系:今年 111 只新股首日平均涨 197%,但首日越疯、回撤越狠——宇树科技为鉴。
  • 今日锚点:2026 中国算力大会(廊坊,9/11-13);《金融强国建设「十五五」规划》出台、四部门详解,中金吸收合并东兴证券与信达证券获批、工行农行定增 2600 亿(财政部认购 2000 亿);今晚 20:30 美国 8 月 CPI(市场预期同比 3.4%、核心 2.4%),为 9/15-16 美联储议息前最后一读。

量能四连降,普跌避险。 周四 A 股全天弱势震荡,沪指跌 0.43% 收 3934.40 点,深成指跌 0.77%,创业板指跌 0.49%;沪深京三市成交约 1.66 万亿元,较前一日缩量逾 2100 亿,量能四连降、创年内次低。全市场超 4500 股下跌,只有 35 股涨停。资金挤向确定性:42 家上市银行全线收红,南京、杭州、江苏、成都银行与中信银行批量创历史新高;涨价链继续发酵——电子布-覆铜板(建滔系年内第七张涨价函)带动再升科技、九鼎新材等涨停,电力股借「算电协同」反复活跃;另一边,连续强势的农业大面积退潮,中粮糖业、海南橡胶跌停,宇树科技盘中跌破 500 元、较上市首日开盘峰值回撤约 55%。

隔夜宏观连环锤。 美股周四连续第三日收跌:道指 -0.60%、标普 -0.58%、纳指 -0.65%,费城半导体指数 -2.66%,存储板块领跌(美光、西部数据、闪迪跌 4-5%)。核心变量是通胀:美国 8 月 PPI 同比 5.4% 超预期,市场对美联储 9 月加息的定价升至约七成、10 月续加预期同步升温;10 年期美债收益率站上 4.85%,30 年期升至 5.35%、创 2007 年 6 月以来新高。地缘端,美伊袭船冲突推升油价——WTI 单日大涨 8.2%、盘中突破 100 美元,布油站上 101-105 美元区间;美媒披露万斯、鲁比奥已私下警告特朗普冲突可能拖至 2029 年。黄金、白银反而重挫(-1.9%/-5.5%),市场交易的是「加息压制一切」。今晨亚太承压明显:KOSPI 开盘重挫 3.3% 跌破 6900 点、日经低开 2.96%,三星电子、SK 海力士、软银齐跌超 3%。

燧原挂牌:四小龙聚首。 燧原科技今日登陆科创板:发行价 142.18 元,募资 61.4 亿元,发行市值约 612 亿元,对应 2025 年摊薄静态市销率 61.8 倍(低于行业均值 93.51 倍);网上申购超 6100 倍、中签率 0.0245%,为摩尔线程、沐曦、燧原三家中最低,腾讯战略配售 2.48 亿元。国产 GPU 四小龙至此在资本市场聚齐。参照系有喜有忧:今年 111 只新股首日平均上涨 197%、86 只翻倍,但首日涨得越疯、后续回撤越狠——宇树科技与此前解禁跌停的摩尔线程都在提醒,情绪溢价终会回归订单与收入。

今日三重锚点。 其一,2026 中国算力大会今日至 13 日在廊坊举行,围绕全国一体化算力网建设展开;其二,政策端《金融强国建设「十五五」规划》正式出台,中金公司吸收合并东兴证券、信达证券获批,工行农行定增 2600 亿元(财政部认购 2000 亿)落地——大金融供给侧整合与注资是本周银行股新高的注脚;其三,今晚 20:30 公布美国 8 月 CPI(市场预期同比 3.4%、核心 2.4%),这是 9/15-16 美联储议息会议前最后一读,在 PPI 已超预期的背景下,任何意外都将直接改写加息定价。缩量四连降之后,方向选择临近。本文基于公开市场信息综合整理,均为复盘与观点转述,不构成投资建议。

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